我如何在不同的x点上绘制不同类型的海图？

Question

我希望有多种类型的海图使用相同的y轴，但有不同的x坐标(见下图)。

我尝试过用不同的方式来指定X轴坐标，但似乎无法让它正常工作。

下面是一个几乎可以工作的代码的示例

x=[1,2,3,3,3,4,4,5,5,6] # first violin
y=[4,4,5,5,5,5,6] # second violin 
z=[5,5,6] # swarmplot over second violin


for data,label in [(x,'x'),(y,'y'),(z,'z')]:
    for i in data:
        c2v['value'].append(i)
        c2v['key'].append(label)
    

data=pd.DataFrame(c2v)
data.head()

print(data.loc[data.key=='z'])
fig,ax=plt.subplots(1,figsize=(5,5),dpi=200)
ax = sns.violinplot(data=data.loc[data.key.isin(['x','y'])], x='key', y='value',palette=['honeydew','lightgreen'])
sns.swarmplot(x=['swarmplot']*len(data), y=data['value'], order=ax.get_xticklabels() + ['swarmplot'], ax=ax)               #.loc[data.key=='z',:]
ax.set_xlabel('')

它产生以下图像：

​

​

然而，它正在绘制与x/y/z相关的所有值，而不仅仅是z。当我将数据分割为成组图中的“z”时，我会得到一个错误：

sns.swarmplot(x=['swarmplot']*len(data), y=data.loc[data.key=='z',:]['value'], order=ax.get_xticklabels() + ['swarmplot'], ax=ax)               

KeyError: 'swarmplot'

有什么建议吗？

Answer 1

要在同一个x轴上绘制第二幅图，可以使用order=提供一个现有滴答标签的列表，并附加新标签。

下面是一个示例：

import seaborn as sns

tips = sns.load_dataset('tips')
ax = sns.swarmplot(data=tips, x='day', y='total_bill')
sns.violinplot(x=['violin']*len(tips), y=tips['total_bill'], order=ax.get_xticklabels() + ['violin'], ax=ax)
ax.set_xlabel('')

​

​

新问题中的代码的问题是，成组图的x=和y=需要相同数量的元素。此外，some似乎重新设置了y限制，因此我添加了一些代码来重新调整这些限制：

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np

x = [1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6]  # first violin
y = [4, 4, 5, 5, 5, 5, 6]  # second violin
z = [5, 5, 6]  # swarmplot over second violin

data = pd.DataFrame({'value': np.concatenate([x, y, z]),
                     'key': ['x'] * len(x) + ['y'] * len(y) + ['z'] * len(z)})
fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(5, 5))
ax = sns.violinplot(data=data.loc[data.key.isin(['x', 'y'])], x='key', y='value', palette=['honeydew', 'lightgreen'])
ymin1, ymax1 = ax.get_ylim()
swarm_data = data.loc[data.key == 'z', :]['value']
sns.swarmplot(x=['swarmplot'] * len(swarm_data), y=swarm_data, order=ax.get_xticklabels() + ['swarmplot'], ax=ax)
ymin2, ymax2 = ax.get_ylim()
ax.set_ylim(min(ymin1, ymin2), max(ymax1, ymax2))
ax.set_xlabel('')
ax.set_xticks(np.arange(3))
ax.set_xticklabels(['x', 'y', 'swarmplot'])
plt.show()

​

​

您可以通过直接使用数据来简化事情，而无需创建dataframe：

x = [1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6]  # first violin
y = [4, 4, 5, 5, 5, 5, 6]  # second violin
z = [5, 5, 6]  # swarmplot over second violin

fig, ax = plt.subplots(1, figsize=(5, 5))
ax = sns.violinplot(x=['x']*len(x) + ['y']*len(y), y=x + y, palette=['honeydew', 'lightgreen'])
ymin1, ymax1 = ax.get_ylim()
sns.swarmplot(x=['swarmplot'] * len(z), y=z, order=ax.get_xticklabels() + ['swarmplot'], ax=ax)
ymin2, ymax2 = ax.get_ylim()
ax.set_ylim(min(ymin1, ymin2), max(ymax1, ymax2))
ax.set_xticks(np.arange(3))
ax.set_xticklabels(['x', 'y', 'swarmplot'])
plt.show()